LLM推論の仕組みと効率的なサービング手法の解説

LLMの推論がどのように行われ、学習済みモデルを実際のサービスとして動かす際に何が起きるかを整理します。推論エンジンの役割から、トークン化、ルーティング、バッチ処理、PrefillとDecodeの二段階、TTFTやITLといった指標までを順に扱います。具体的な設定手順やベンチマーク結果には踏み込まず、仕組みの理解が中心です。

■ 推論の基礎
- 推論と学習の違い、推論コストが継続的に発生する点
- 推論エンジンの役割と代表例（vLLM、Ollama、llama.cpp）

■ リクエスト処理の流れ
- OpenAI互換エンドポイント、トークン化、認証、ルーティング
- 継続的バッチ処理によるGPU利用率の維持

■ 推論の2フェーズ
- プロンプト全体を処理するPrefillとKVキャッシュ
- トークンを逐次生成するDecodeとメモリ帯域の制約

■ 性能指標
- 初回トークンまでの時間（TTFT）とトークン間遅延（ITL）

推論スタックの最適化に関心がある開発者や、LLMをサービスに組み込む際の処理コストと遅延の要因を理解したい視聴者に向いています。視聴後には、推論がどの段階で計算資源やメモリ帯域を使うのか、性能指標が何を示すのかを把握できます。自身の推論環境でどの部分を最適化するかを検討する際の基礎知識として活用できます。